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        CSOC-智慧冷源
        
                        
        
                            通過大數(shù)據(jù)、人工智能和機器學(xué)習(xí)等技術(shù)，按照系統(tǒng)“按需供冷，全局尋優(yōu)”的原則，對中央空調(diào)冷源系統(tǒng)進行AI全局優(yōu)化控制，實現(xiàn)冷源系統(tǒng)高效運行。
                        
        
                        申請試用
                    
        
                
        
            
        
            
        
                
            
        
            
            
                    
        
                        
        
                        
        
                            
        
                                
        產(chǎn)品架構(gòu)
        
                            
        
                            
        
                                產(chǎn)品架構(gòu).png
                            
        
                        
        
                    
        
                
            
                    
        
                        
        
                        
        
                            
        
                                
        產(chǎn)品特性
        
                            
        
                            
        
                                
        圖片1.png  設(shè)備建模
        優(yōu)選的冷水機組、水泵、冷卻塔數(shù)學(xué)模型，準(zhǔn)確反應(yīng)設(shè)備的運行工況
        圖片2.png  在線學(xué)習(xí)
        模型在線訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，持續(xù)優(yōu)化和更新設(shè)備模型，更好適配工況
        圖片3.png  負(fù)荷預(yù)測
        動態(tài)預(yù)測未來一段時間的空調(diào)負(fù)荷，提前介入控制實現(xiàn)供需平衡
        圖片4.png  全局優(yōu)化
        全局能效優(yōu)化，中央空調(diào)冷源系統(tǒng)COP能效提升5%~15%
        
                            
        
                        
        
                    
        
                
            
                    
        
                        
        
                        
        
                            
        
                                
        產(chǎn)品功能
        
                            
        
                            
        
                                
        設(shè)備建模
        建立設(shè)備模型，精準(zhǔn)反應(yīng)設(shè)備的運行機理，為節(jié)能控制提供數(shù)據(jù)支撐。
        模型構(gòu)建
        提供豐富的設(shè)備模型庫，包括冷源主機、水泵、冷卻塔等設(shè)備機理模型，綁定數(shù)據(jù)即可快速使用。
        在線學(xué)習(xí)
        設(shè)備模型在線迭代訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，不斷優(yōu)化不同工況下的模型精度。
        功率預(yù)測
        監(jiān)測設(shè)備實時運行參數(shù)，通過使用設(shè)備模型預(yù)測功率，為提前優(yōu)化控制提供數(shù)據(jù)支撐。
        設(shè)備建模.png
        全局優(yōu)化
        適應(yīng)不同形式的制冷系統(tǒng)，通過全局優(yōu)化控制，充分發(fā)揮制冷系統(tǒng)的能源效率。
        負(fù)荷預(yù)測
        動態(tài)預(yù)測未來一段時間的空調(diào)負(fù)荷，帶入優(yōu)化算法提前給出控制策略，實現(xiàn)供需平衡。
        在線優(yōu)化
        以降低整體能耗為目標(biāo)，對中央空調(diào)系統(tǒng)進行全局尋優(yōu)，輸出最優(yōu)的運行策略。
        策略推送
        支持運行策略的多種推送方式，包括直接下發(fā)給冷源子系統(tǒng)、通知消息等，系統(tǒng)可視化呈現(xiàn)執(zhí)行結(jié)果和節(jié)能效益。
        全局優(yōu)化.png
        分析診斷
        運行態(tài)勢
        可視化監(jiān)測中央空調(diào)運行及用能態(tài)勢，為系統(tǒng)遠(yuǎn)程值守和節(jié)能運維提供決策支持。
        能效分析
        對系統(tǒng)、冷機、冷凍泵、冷卻泵等能耗能效進行綜合分析，識別低能效工況，優(yōu)化運行策略。
        設(shè)備診斷
        對影響運行或能效的關(guān)鍵要素進行在線診斷，并通過通知消息等多種推送方式，提升設(shè)備可用性。
        數(shù)據(jù)分析.png
        
                            
        
                        
        
                    
        
                
            
      
        
        
            
        
            
        
        
  
        
        
        
            
        
            
        
                
        
  
        服務(wù)全國 500+ TOP企業(yè)
        

                
        
                
        
                    
                        
        
                            
                        
        
                    
                        
        
                            
                        
        
                    
                        
        
                            
                        
        
                    
                        
        
                            
                        
        
                    
                        
        
                            
                        
        
                    
                        
        
                            
                        
        
                    
                        
        
                            
                        
        
                    
                        
        
                            
                        
        
                    
                        
        
                            
                        
        
                    
                        
        
                            
                        
        
                    
                        
        
                            
                        
        
                    
                        
        
                            
                        
        
                    
                
        
            
        
        
        
        
            
            
            
        
    
        
    

    
    
    

    
     
 

        
    
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